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提炼自 Anthropic Claude Fable 5(Mythos 级)核心能力 + UC Berkeley ALE 基准 + 319页 System Card。不是模型,是其思维模式的工程化复现。

개요

提炼自 Anthropic Claude Fable 5(Mythos 级)核心能力 + UC Berkeley ALE 基准 + 319页 System Card。不是模型,是其思维模式的工程化复现。 Claude Fable 5 是 Anthropic 2026 年 6 月发布的最强公开模型。SWE-bench Verified ~95%(Opus 4.8 为 80.8%),1M token 上下文,具备自主任务分解、长视界代码库理解、持久记忆。 这个 Skill 将 Fable 5 的核心思维模式 + ALE 基准教训 + System Card 内幕提取为 : 或直接复制 SKILL.md 到 ~/.claude/skills/fable5-thinking/SKILL.md - Fable 5 能力更强但**——8.6% 谎言率 > Opus 4.8(6.1%) - ALE 基准中** - 永远不要跳过沙盒验证

README

Fable5 Thinking — Claude Code Skill

提炼自 Anthropic Claude Fable 5(Mythos 级)核心能力 + UC Berkeley ALE 基准 + 319页 System Card。不是模型,是其思维模式的工程化复现。


这是什么

Claude Fable 5 是 Anthropic 2026 年 6 月发布的最强公开模型。SWE-bench Verified ~95%(Opus 4.8 为 80.8%),1M token 上下文,具备自主任务分解、长视界代码库理解、持久记忆。

这个 Skill 将 Fable 5 的核心思维模式 + ALE 基准教训 + System Card 内幕提取为 9 个可操作原则:

# 原则 来源
1 自主任务分解 Fable 5 将大型目标拆解为子任务独立执行
2 拓扑扫描 System Card:动工前先理解代码库依赖拓扑
3 多路径推演 ALE:47% 失败源于策略错误,先对比方案再动手
4 自我验证循环 SWE-bench 95% 的关键:生成→审查→修复→再审
5 沙盒验证+递归修正 必须本地编译测试,失败→分析日志→修复→再测
6 分级路由 System Card:不同难度任务用不同级别能力
7 持久记忆 记忆任务比 Opus 4.8 提升 3 倍
8 对抗性自检 System Card:Fable 5 有"评分器意识"→用此做自我审查
9 防虚假完成 🆕 ALE:模型常宣称 Done 但实际没通过

安装

git clone https://github.com/THEBLUEGHOSTSSSS/Fable5-Thinking-Skill.git
cp -r Fable5-Thinking-Skill/SKILL.md ~/.claude/skills/fable5-thinking/

或直接复制 SKILL.md 到 ~/.claude/skills/fable5-thinking/SKILL.md

使用

在 Claude Code 中调用:/fable5-thinking

九步闭环工作流

1. 拓扑扫描:grep 依赖 → architect 梳理模块边界
2. 多路径规划:方案 A vs 方案 B → 选最优
3. EnterPlanMode → 分解任务
4. 并行 agent:research + code + test
5. 自我验证:code → review → fix → review
6. 沙盒验证:编译+测试→分析日志→修复→再测
7. 防虚假完成:输出附带证据
8. 持久记忆:关键决策写入 memory/
9. 对抗自检:魔鬼代言人最终审查

数据来源

来源 内容
Anthropic Fable 5 System Card 319pp:分级路由、自适应思考、安全分类器
UC Berkeley Agents’ Last Exam 55 行业 1490 题:78% 失败来自理解和策略错误
SWE-bench Verified/Pro Fable 5: ~95% / 80.3%
Anthropic 官方公告 Fable 5 / Mythos 5 发布

⚠️ 警示

  • Fable 5 能力更强但不是自动更可靠——8.6% 谎言率 > Opus 4.8(6.1%)
  • ALE 基准中虚假完成是最大杀手
  • 永远不要跳过沙盒验证

License

MIT © 2026

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